Investigation of the descending pain inhibitory system in the chronic pain using brain network analysis

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K07730
• Research Institution: Juntendo University
• Principal Investigator: 和田 昭彦 順天堂大学, 医学部, 准教授 (90379686)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 堀 正明 順天堂大学, 医学部, 客員准教授 (40334867)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 慢性疼痛 / 口腔内灼熱症候群 / 舌痛症 / 拡散テンソルMR画像 / 脳ネットワーク / グラフ理論解析 / 機械学習

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、慢性疼痛に関連した脳ネットワークの可視化、とくに下行性疼痛抑制系に関して、症状の重篤度との関連、治療効果の評価およびその事前予測の可能性を追求することである。
今回3年間の研究にて、140例の慢性口腔内疼痛疾患（舌痛症、口腔異常感症、非定型歯痛）の臨床データおよび頭部MRI画像データを収集。拡散テンソルMRトラクトグラフィを用いた構造的脳ネットワーク解析を用いて、侵害刺激の伝達・処理システムである疼痛関連領域（ペインマトリックス）および、中脳にある中脳中心灰白質（脊髄の疼痛信号入力の抑制）の結合性（コネクティビティ）を検討した。
具体的な検討手法としては、拡散テンソル（神経線維路）解析、ペインマトリックスのネットワーク解析（グラフ理論解析）、これに機械学習（人工知能技術）を応用したネットワーク隣接行列の認識・分類を適用してきた。
過去の自験・研究手法の適応にて、慢性疼痛関連の脳内ネットワーク解析は可能であったが、下行性疼痛抑制系に関しては、現時点で疾患群と健常者、疾患内での病型・臨床経過に関して、有意な結果に到達できていない。問題点として、対象とする脳幹部の領域設定が小さく、設定の精度の不確実さ、ネットワーク情報のバラツキなどが考えられており、関心領域の最適化、解析精度の向上について検討中である。機械学習に関してはモデル設計、学習パラメータ最適化、近年報告された機械学習手法であるグラフニューラルネットワークも導入して、目下詳細な検討を継続中である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

技術面では、検討対象の中脳中心灰白質の容積が小さいため、高精度評価が困難となっている。また、被験者面では、昨今の社会的状況により、臨床的な経過追跡・情報収集が十分には行えておらず照合できる臨床情報の不足を来している。

Strategy for Future Research Activity

技術面の課題に対しては、脳MRIの脳幹部関心領域設定の見直し、検討手法（ネットワーク解析、機械学習モデル）の最適化・新手法の導入などを検討中である。臨床経過・情報の収集に関しては社会的状況の回復を待って再開・継続する見込みである。

Causes of Carryover

現在、検討手法の再考・新手法の導入検討中であり、研究結果の解析・発表準備の必要経費として次年度使用額として計上している。